机译:学习婴幼儿海马分割的纵向分类 - 回归模型
Hefei Univ Technol Sch Comp & Informat Hefei 230009 Peoples R China;
Univ N Carolina BRIC IDEA Lab Chapel Hill NC 27599 USA;
Univ N Carolina BRIC IDEA Lab Chapel Hill NC 27599 USA|Korea Univ Dept Brain & Cognit Engn Seoul 02841 South Korea;
机译:基于深度学习的海马自动分割自动分割的可行性 - 在海马备受放射治疗中
机译:皮层下结构分割的局部标签学习(LLL):在海马分割中的应用
机译:一种基于学习的包装器方法,可以纠正自动图像分割中的系统错误:持续提高海马,皮质和脑部分割的性能。
机译:时空超图学习对纵向婴儿脑MR图像序列的海马自动分割
机译:记忆导向规划:海马和集体记忆对基于模型的增强学习的贡献
机译:通过时空超图学习对纵向婴儿脑MR图像序列进行海马自动分割
机译:人数计数的分类回归深层学习模型
机译:通过符号结构对齐模拟婴儿学习